본 논문은 직교 주파수 분할 다중 반송파(OFDM, orthogonal frequency division multiplexing) 시스템의 다이버시티 효과를 향상시키는 순환 지연 다이버시티(CDD, cyclic delay diversity) 기법에서 최적의 순환 지연 값을 결정하는 방법을 제안한다. 순환 지연 다이버시티 기법에서는 순환 지연 값이 증가함에 따라 다이버시티 효과에 의한 SINR (signal to interference and noise ratio) 이득이 커지는 동시에 채널 추정 오류의 증가에 의한 SINR 손실도 커지는 상반 관계(trade-off)가 존재한다. 다이버시티 효과와 채널 추정 오류의 상반 관계가 존재할 때 제안된 방법을 통해 구한 최적의 순환 지연값을 순환 지연 다이버시티 기법에 적용하면, 목표로 하는 프레임 오류율(FER, frame error rate)을 만족시키기 위한 SINR을 최소화한다.
물 순환이란 물이 지표면으로부터 증발하거나 바다로부터 증발하여 습한 공기가 기단을 형성한 후 적합한 조건이 형성되면 강수를 초래하는 과정이라고 볼 수 있다. 여기서 강수는 여러 경로 즉, 증발산, 지표흐름, 침투, 침루 등을 통해 다시 순환과정을 거친다. 최근 도시화로 인한 불투수면적의 증가로 기후변화, 홍수지체시간 감소, 첨두 및 유출총량의 증가, 침투능 및 증발산량의 감소 등 자연하천의 유출특성과는 다른 유출특성이 나타나며, 물 순환 체계가 왜곡되어 지하수위는 낮아지고, 하천의 유량은 감소되는 등 하천의 정상적인 기능이 저하되고 있다. 이에 우리나라에서는 환경부 및 국토교통부 등 정부기관과 지방자치단체에서 법과 조례를 제정하여 저영향개발기법 (LID, Low Impact Development)을 적용하도록 권고하고 있으며 신도시 개발사업 시 왜곡된 도시의 물 순환체계를 개선하기 위하여 저영향개발기법을 적용하고 있다. 저영향개발 기법의 정량적인 효과를 검증하기 위해서는 미환경청 (U.S. EPA., United States Environmental Protection Agency)에서 개발한 SWMM모델을 이용하여야 한다. 본 연구에서는 도시화로 인해 왜곡된 물순환체계 개선을 위하여 다양하게 설계된 저영향개발기법의 정량적인 효율을 SWMM 모델을 통해 산정하고, 장기적인 측면에서 물순환 회복에 적합한 저영향개발기법의 배치 최적화를 제안하고자 한다.
최근 버퍼 캐쉬의 성능을 향상시키기 위한 많은 블록 교체 기법들이 제안되었으며 이 중에서 작업 집합 (working set) 변화에 잘 적응하고 구현이 용이한 Least Recently Used (LRU) 블록 교체 기법이 널리 사용되고 있다. 그러나 LRU 블록 교체 기법은 블록들이 규칙적인 참조 패턴을 보이면서 순차 참조되거나 순환 참조될 때 이 규칙성을 적절히 이용하지 못해 성능이 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 다중 응용 트레이스를 이용하여 LRU 블록 교체 기법의 문제점을 관찰하고, 이 문제점을 해결하는 통합된 형태의 효율적인 버퍼 관리 (Unified Buffer Management, 이하 UBM) 기법을 제안한다. UBM 기법은 순차 참조 및 순환 참조를 자동 검출하여 분리된 공간에 저장하고 이들 참조에 적합한 블록 교체 기법으로 이 공간을 관리한다. 또한 순차 참조와 순환 참조를 위한 공간과 나머지 참조를 위한 공간의 비율을 최적으로 할당하기 위해 온라인에서 수집된 정보를 이용하여 계산된 단위 공간 증가당 예상 버퍼 적중 증가율을 이용한다. 다중 응용 트레이스 기반 시뮬레이션 실험에서 UBM 기법의 버퍼 적중률은 LRU 블록 교체 기법에 비해 평균 12%, 최대 28%까지 향상된 결과를 보였다.
본 논문에서는 초광대역 (Ultra-wideband, UWB) 시스템에서 실내 위치 측위를 위한 새로운 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 기법 중 하나인 순환 신경망 (RNN)을 기반으로 한다. 순환신경망은 시계열 신호를 처리하는데 유용한데 UWB 신호 역시 시계열 데이터로 볼 수 있기 때문에 순환신경망을 사용한다. 구체적으로, UWB 신호가 IEEE 802.15.4a 실내 채널모델을 통과하고 수신된 신호에서 순환신경망 회귀를 통해 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하도록 학습한다. 이렇게 학습된 순환신경망 모델의 성능은 새로운 수신신호를 이용하여 검증하며 기존의 임계값 기반의 거리 추정 기법과도 비교한다. 성능지표로는 제곱근 평균추정에러 (root mean square error, RMSE)를 사용한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안하는 거리 추정 기법은 수신신호의 신호 대 잡음비 (signal to noise ratio, SNR) 및 송수신기 사이의 거리와 상관없이 기존 기법보다 항상 월등히 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 고압 직류송전용 MMC에 오프셋 전압 제어를 적용하는 데 있어 3고조파 주입기법과 제안하는 가변오프셋 전압 제어 기법에 따른 시스템의 고조파 특성과 순환전류 특성에 대해 비교 분석한 내용을 기술하고 있다. 제안한 가변오프셋 전압 제어는 MI(Modulation Index)에 따라 오프셋 전압의 크기를 가변 하여 MMC 출력 상전압이 항상 N+1 레벨을 형성하는 기법이다. 제안하는 기법과 3고조파 주입기법의 비교를 위해 200MW MMC HVDC 시스템에 적용하여 PSCAD/EMTDC 시뮬레이션을 수행하였다. 제안한 기법은 오프셋 전압제어 적용에 따라 발생할 수 있는 고조파 특성에 있어 3고조파 주입기법에 비해 우수함을 확인하였다. 또한 제안하는 기법을 사용할 경우 오프셋 전압에 의한 4고조파 순환전류 저감이 가능함을 알 수 있었다.
XML은 문서의 구조를 독립적으로 작성할 수 있어 문서의 체계적인 구조화가 가능하다. 이러한 이유로 최근, XML 문서를 구조화하여 데이터베이스에 저장, 관리하는 XML 문서 관리 시스템 연구가 활발하다. XML 문서 관리 시스템은 XML의 구조 정보를 효과적으로 표현하기 위해 여러 가지 기법을 사용하고 있다. 그러나, 기존의 방법들은 XML 문서 구성에 따라 저장 스키마가 유동적이거나 문서 정보 검색의 제약을 가지고 있을 뿐만 아니라, DTD의 문서 구조가 순환 관계와 같이 복잡한 형태를 지닐 때, 그 구조를 적절히 반영하지 못하거나, 구조를 반영하더라도 검색 시, 모든 요소를 순차적으로 탐색해야 하는 등의 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 XML의 내용이나 구성에 영향받지 않는 저장 스키마를 설계하고 정보검색의 제약을 해결가능한 경로 정보를 제안한다. 또한 순환 관계를 갖는 DTD의 구조 정보를 비 순환 구조 부분과 순환 구조 부분으로 분리, 정의하고 질의처리 시, 입력되는 XML-QL을 SQL로 변환하기 위하여 XML-QL의 패턴을 분류하고 이에 따른 중간 단계의 SQL을 정의하여 질의어 변환기법을 제안한다.
최근 기후변화, 과도한 지하수 이용 등으로 유역 환경이 변화하고 있으며, 이에 따른 부작용으로 하천의 건천화, 지표유출량 증가, 증발산량 감소 등 물순환 구조가 왜곡되고 있다. 물순환 과정은 지역적 조건에 따라 다르게 나타나며, 모의 요소와 해석 기법도 다르다. 따라서 지속가능하고 건전화된 물순환을 위해 해당 유역의 물순환계를 정확히 파악하고 고려하여 객관적으로 정량화할 수 있어야 한다. 현재 우리나라 농업유역은 논, 용·배수로, 농업용 저수지가 존재하며, 종합적인 농촌용수 물순환 해석을 위해 농촌용수 요소별 해석 기술 및 모듈 개발, 모델링 기법 등을 이용하여 농촌수자원의 체계적·과학적 해석 및 관리 시스템 개발이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 강원도 원주시에 위치한 흥업저수지를 대상으로 농촌용수의 물순환 과정을 정립하였으며, 저수지 시점부·말단부, 농업용 저수지, 저수지 유역으로 구분하여 물순환 분석을 수행하였다. 물순환 모의 요소로 저수지 수위, 유역 유출량, 수로부 공급량 및 배수량, 회귀수량 등으로 선정하였으며, 수로 네트워크 기반의 SWMM (Storm Water Management Model) 모형을 이용하여 종합적인 농촌용수 물순환 해석을 수행하였다. 또한, 물순환 해석 기법의 적용성 검증을 위해 모의 요소별 모니터링을 수행하였으며, SWMM 모형과 모니터링을 비교하여 적용성을 평가하였다. 본 연구 결과를 통해 농촌지역 특성 및 기후변화를 고려한 농촌수자원의 안정적인 공급과 국가 청정 수자원 확보를 위한 통합 물관리 정책을 실현하는데 기초 자료로써 활용 가능할 것이라 사료된다.
페타 바이트 이상의 규모의 빅 데이터 분석은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 최근 소셜 네트워크, XML 등과 같은 구조적인 정보를 갖는 대용량의 그래프들을 분석하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 이러한 대용량의 그래프를 분석하기 위한 연산중의 하나로 순환 그래프가 사용되고 있다. 대용량의 그래프 환경에서 순환을 검출하는 연산은 단일 컴퓨팅 시스템에서 처리가 불가능하거나 많은 시간 비용이 발생하여 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 그래프 처리에 효율적인 프리겔 프레임워크를 이용하여 효율적으로 순환을 검출하고, 중복 순환을 제거하기 위해 정규 순환 코드를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 대용량 그래프에서 효율적으로 순환을 찾을 수 있음을 보인다.
버퍼캐시에서 선반입은 교체정책과 함께 중요한 성능 향상 기법 중의 하나이다. 하지만 참조 패턴의 특성에 따라서는 선반입을 수행하면 오히려 전체 수행시간을 증가시키는 경우도 보고된 바 있다. 본 논문에서는 참조 패턴을 탐지하고 탐지된 패턴에 적절히 대응하여, 선반입의 이익은 유지하되 성능에 악영향을 미치지 않는 선반입 기법으로 순환 참조 선반입을 제안한다. 성능 평가를 위해서 리눅스에서 현재 사용되고 있는 미리 읽기 선반입과 순환 참조 선반입의 수행 시간을 비교했다. 다양한 참조 패턴을 가지는 트레이스들에 대한 시뮬레이션 성능 평가 결과, 순차 참조를 많이 포함하는 트레이스에 대해서는 순환참조 선반입이 리눅스의 미리 읽기 선반입과 유사한 정도의 $3\sim5%$ 성능향상을 보였다. 뿐만 아니라, 미리 읽기 선반입 정책을 적용했을 때 오히려 40% 가량의 성능 악화를 초래하는 특정 트레이스에 대해서도 순환 참조 선반입을 적용할 경우 0.07%의 아주 미미한 성능 저하만을 유발하였다. 본 연구에서 제안하는 순환 참조 선반입 기법은 이득이 있을 때만 적극적인 선반입을 수행하여 시스템 성능을 향상시키며, 손해가 발생할 때는 선반입을 중지하여 시스템 성능 악화를 방지함을 실험을 통해 알 수 있다.
전기자동차용 급속 충전기에서 전력변환 효율은 절연형 DC-DC 컨버터에 의해 좌우된다. 이때 DC-DC 컨버터의 출력 전압 범위가 넓기 때문에 기존의 3레벨 컨버터를 사용할 경우 충전전압이 낮을 때 순환전류가 커지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 넓은 충전전압범위를 갖는 전기자동차용 급속충전기를 위한 3레벨 DC-DC 컨버터의 하이브리드 스위칭 기법을 제안한다. 제안한 하이브리드 스위칭 기법은 충전전압이 낮을 때 순환전류를 줄일 수 있어 주로 낮은 배터리 전압에서 동작하는 CC충전 모드 시 도통 손실을 줄일 수 있다. 또한 커플인덕터를 사용하여 순환전류를 줄이고 Lagging Lag 스위치의 ZCS 턴오프를 성취시켜 손실을 줄일 수 있다. 기존의 스위칭 방법과 하이브리드 스위칭 기법에 따른 손실을 비교하여 제안한 스위칭 기법의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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